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Enregistrement W3163112627

‘They came with cholera when they were tired of killing us with bullets’: Community perceptions of the 2010 origin of Haiti’s cholera epidemic

2020· article· en· W3163112627 sur OpenAlexaff
Georgia Fraulin, Susan A. Bartels, Sabine Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholeraContext (archaeology)SanitationCholera vaccineGeographyHumanitarian aidPandemicOutbreakSocioeconomicsPolitical scienceEnvironmental healthMedicineSociologyVibrio choleraeVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2010 following a catastrophic earthquake, Haiti saw the beginning of what would become the world’s largest cholera epidemic.1 Soon after the beginning of the outbreak, and later proven by genomic and epidemiological analysis,2 Nepalese United Nations (UN) peacekeepers were implicated as the source of cholera.3,4 Our research examines Haitian community beliefs and perceptions, six-and-a-half years after the outbreak began, regarding the origin of Haiti’s cholera outbreak. A narrative capture tool was used to record micronarratives of Haitian participants surrounding ten UN bases across Haiti. Seventy-seven micronarratives focusing on cholera were selected for qualitative analysis from a larger dataset. Three themes emerged: who introduced cholera to Haiti, how cholera was introduced to Haiti, and preventative measures against cholera. With varying levels of confidence, the origins of the epidemic were recognized as a result of the actions of the UN and associated Nepalese peacekeepers, exhibiting a distrust of foreign intervention in Haiti. Participants also expressed frustration with Haiti’s inadequate water and sanitation infrastructure that facilitated the widespread transmission of cholera and the cholera-induced preventative measures thrust upon them. This study reinforces the need for additional transparent communication from the UN to address ongoing misconceptions surrounding the cholera outbreak. Humanitarian assistance to the Global South must be considered within the context of the existing infrastructure and of the country receiving aid, especially on the heels of upheaval caused by a disaster such as the 2010 earthquake. Furthermore, action is needed to improve water and sanitation practices in Haiti to prevent further spread of waterborne illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,013
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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